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很多想学 Python 的朋友都会问，应该怎么去快速有效的学习 Python。网上的资源都是五花八文的，真正意义上适合初学者的并不多。 大多数都是 按部就班的讲义，按照一定的流程、环境啊、变量、函数什么的，一大堆下来。这样的教程是很快看完，也知道大概是什么，很快就

贝叶斯网络提供了一个自然的表示方式，用于描述（因果引起的）条件独立性。 拓扑结构 + 条件概率表 = 联合分布的紧凑表示。 通常易于领域专家构建。 通过变量消除进行精确推断： 在有向无环图上的时间复杂度是多项式级别的，但在一般图上为 NP-hard。 空间复杂度与时间

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蒙特卡洛算法需要使用完整的片段进行计算，这在有些问题中是不现实的，尤其是对于没有终止状态的问题。时序差分算法对此进行了改进 蒙特卡洛控制和时序差分学习有什么区别？ 四、时序差分算法（Temporal Difference Learning, TD 学习） 4.1 时序差分（0） 4.2 Sarsa算法 4.3 Q学习

机器学习         你有没有想过计算机是如何从数据中学习和变得更聪明的？这就是机器学习 （ML） 的魔力！这就像计算机科学和统计学的酷炫组合，计算机从大量信息中学习以解决问题并做出预测，就像人类一样。         可以这样想：想象一下，你想教你的电脑

一、强化学习简介 1.1 问题定义 1.2 马尔可夫决策过程 举例说明马尔可夫决策过程 例1： 例2： 执行动作的策略 强化学习的目标是让智能体通过不断尝试，找到最优的策略（policy），即在每个状态下选择什么动作，以最大化累积的奖励。强化学习的常见算法有： Q学习（Q-lea

- 机器学习 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 机器学习有下面几种定义： （

根据训练期间接受的监督数量和监督类型，可以将机器学习分为以下四种类型：监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。  在监督学习中，提供给算法的包含所需解决方案的训练数据，成为标签或标记。  简单地说，就是监督学习是包含自变量和因变量（有Y），同时

**人工智能（Artificial Intelligence，AI）**是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 **机器学习（Machine Learning，ML）**是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 **深度学习（Deep Learning，DL）**是机器学习算法中最热门的一个分

Boost 的学习目的： 因为从知乎和CSND上根据了解内容来看，Boost作为一个历史悠久的开源库，已经脱离了一个单纯的库的概念了，他因庞大的涉及面应当被称之为库集。 并且，因为boost库优秀的试用反馈和开发人员的好评。已经在C++11和c++14的新特新中化用了Boost中的新内容。

在深度学习中， 根据数据的处理和模型训练方式的不同 ，可以将学习方法分为在线学习、批次学习和小批次学习。以下是它们的具体解释： 在线学习（Online Learning）： -在线学习是一种逐个样本或小批量样本地连续接收和处理数据的学习方法，它允许模型立即根据每个新样

前言：最近在阅读论文，发现太多机器学习的知识不懂，把最近看的一篇论文有关的知识点汇总了一下。 Pretrain-Finetune（预训练+精调）模式：迁移学习，通过在源域数据上学习知识，再迁移到下游其他目标任务上，提升目标任务上的效果。 Self-supervised Learning（自监督学习）

        首先我们先了解一个前置问题，再回答机器学习到底在学习什么。         求解机器学习问题的步骤可以分为“学习”和“推理”两个阶段。首先，在学习阶段进行模型的学习，然后，在推理阶段用学到的模型对未知的数据进行推理。 总结一下： 学习阶段 ：